机器学习人工智能计算机视觉第12页

量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态

前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。

·2025-07-08 06:59

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型

·2025-07-08 06:29

开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！

开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。

小丁学Java·2025-07-08 05:57

为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟

>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、

Loving_enjoy·2025-07-08 05:26

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。

·2025-07-08 04:46

AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析

一、引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展日新月异，预训练模型作为LLM的核心技术，为模型的强大性能奠定了基础。

陈乔布斯·2025-07-08 04:46

2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程

《2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。

AI新视界·2025-07-08 02:04

AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025）

一、引言：从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容（AIGC）技术正经历从文本向多模态的范式转移。

Liudef06小白·2025-07-08 01:50

[论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法

读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题：Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua

张较瘦_·2025-07-08 00:16

深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长

AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进，人工智能三大基本要素之一数据，面临的高质量数据不足问题却凸显。

数智前沿·2025-07-07 23:39

轻量化分布式AGI架构：基于区块链构建终端神经元节点的互联网智脑

在2025年的技术发展背景下，轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。

探客木木夕·2025-07-07 23:39

写测试太烦？Copilot + Jest 让你 3 分钟搞定单元测试

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java

·2025-07-07 23:06

Python编程电子书：从基础到实践

通过实例和项目案例，帮助读者在Web开发、数据分析、人工智能等应用领域提升编程技能，跟上Python的技术进步。1.Python基础语法介绍Python作为一种高级编程语言，其易读性和简洁的语法使其

王奥雷·2025-07-07 22:57

开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索（七）

一、前言在人工智能技术飞速发展的今天，如何将先进的模型和技术无缝结合，成为推动行业变革的关键。

开源技术探险家·2025-07-07 20:18

开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用（六）

一、前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛。然而，模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期，成为开发者和企业不可忽视的问题。

开源技术探险家·2025-07-07 20:17

开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践（四）

一、前言在人工智能迅速发展的今天，如何让AI系统更懂“你”？答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统，正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。

开源技术探险家·2025-07-07 20:44

·2025-07-07 19:07

【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析

引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域

智算菩萨·2025-07-07 19:06

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

MongoDB + Voyage AI 详解：重塑数据库与AI的协同范式

MongoDB+VoyageAI详解：重塑数据库与AI的协同范式2025年2月，MongoDB官方宣布收购VoyageAI，这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。

csdn_tom_168·2025-07-07 16:19

HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型：个性化作业批改系统架构设计与实现

人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型，构建新一代智能作业批改系统。

H老师带你学鸿蒙·2025-07-07 16:49

阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！

背景随着生成式人工智能（GenerativeAI）从概念验证迈向规模化商业落地，AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。

·2025-07-07 15:46

【TVM 教程】如何处理 TVM 报错

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-07-07 15:15

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

·2025-07-07 15:43

多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎

过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。

zhaoyi_he·2025-07-07 15:43

使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统

使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域，C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力，在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。

whoarethenext·2025-07-07 14:38

ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4

爱编程的喵喵·2025-07-07 13:33

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标

·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。

·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

图像分割技术详解：从原理到实践

文章还探讨了图像分割在不同领域的应用，以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域

lanjieying·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1

star_and_sun·2025-07-07 12:23

【机器学习&深度学习】多分类评估策略

目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板

一叶千舟·2025-07-07 12:22

网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。

网络安全工程师教学·2025-07-07 12:21

OpenCV 图像操作：颜色识别、替换与水印添加

目录引言代码实现1.导入必要的库2.图像加法3.图像直接相加4.颜色加权加法5.HSV颜色空间转换概念作用6.查找颜色范围对应的像素点7.与运算-生成掩膜8.添加水印9.主函数总结引言在计算机视觉领域，

·2025-07-07 12:48

【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化

它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:48

《北京市加快推动“人工智能+医药健康“创新发展行动计划（2025-2027年）》深度解读

引言随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，人工智能技术与医药健康的深度融合已成为全球科技创新的重要方向。

·2025-07-07 09:02

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为

·2025-07-07 09:28

条件概率：不确定性决策的基石

它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。

大千AI助手·2025-07-07 09:54

「源力觉醒创作者计划」_文心大模型开源：开启 AI 新时代的大门

在人工智能的浩瀚星空中，大模型技术宛如一颗璀璨的巨星，照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来，大模型凭借其强大的语言理解与生成能力，引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。

小黄编程快乐屋·2025-07-07 08:24

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

当谈到人工智能大语言模型的微调技术时，我们进入了一个令人兴奋的领域。

·2025-07-07 08:22

2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南

2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南关键词搜索领域、技术认证、职业发展、搜索引擎技术、人工智能搜索摘要本指南旨在为搜索领域的从业者和有志于进入该领域的人士提供全面的技术认证与职业发展参考。

搜索引擎技术·2025-07-07 08:47

探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计

探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词：人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要：本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。

AI学长带你学AI·2025-07-07 07:16

AI智能体原理及实践：从概念到落地的全链路解析

它代表了人工智能技术从"知"到"行"的质变，是能自主感知环境、制定决策、执行任务并持续学习的软件系统。

you的日常·2025-07-07 07:15

人工智能动画展示人类的特征

人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。

AGI大模型与大数据研究院·2025-07-07 06:38

《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》

在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。

CodeJourney.·2025-07-07 05:32

机器学习20-线性网络思考

机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型

坐吃山猪·2025-07-07 05:31

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